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· · 来源:dev门户

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布拉德洛和克劳利都承认智能体可能容易出错,甚至产生幻觉,而大规模部署可能导致广泛错误。布拉德洛引用他作为数学家与数据科学家多年的专业知识,敦促我们将智能体的决策从根本上理解为非人类的,他说:“关键在于,智能体建立在所谓的强化学习前提之上,这意味着好的结果是由设定目标函数的人类所编程定义的。当智能体得到坏的结果时,它们会改变自己的任务。它们改变自己的行为。人类并非以如此明显的方式学习。”他解释道,当智能体犯错时,你可以告诉它应该强化什么,它就不应该再犯同样的错误。这使得胡西德关于打开黑箱的观点显得尤为重要。

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关于作者

郭瑞,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

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